【摘 要】
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从具有共性的间歇过程终点质量预测问题出发,针对生产过程的时间序列特性进行分析,提出了一种基于双向门控循环单元神经网络的预测模型,对不等长间歇过程进行最终产品质量预
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403140),中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金(222201717006)
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从具有共性的间歇过程终点质量预测问题出发,针对生产过程的时间序列特性进行分析,提出了一种基于双向门控循环单元神经网络的预测模型,对不等长间歇过程进行最终产品质量预测。结合实际生产中对预测值的要求,构建了适应间歇过程的损失函数,使模型在保证预测精度的前提下满足预测要求,从而获得更大的生产效益。将使用不同损失函数的双向门控循环(GRU)单元神经网络与多向偏最小二乘(MPLS)、神经网络(NN)、支持向量回归(SVR)以及门控循环单元神经网络的预测结果进行实验对比,结果表明双向门控循环单元神经网络具有更强的适用
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